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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法

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发表于 2009-8-15 19:18 |只看该作者 |倒序浏览
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算法的实现对于数学建模起着决定性的作用,一般要会哪些算法
zan
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    % v) h) c; `5 K& ~6 v. R! }看看这个。* k* n7 f8 w- P3 L+ ~
    ! E# y  w" M8 ^2 B! t% [1 a
      o7 W$ \' y) O9 B* ^1 s5 E- S- N

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    1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。  e# Z! l6 k6 y
    2 W& B0 [0 {0 |/ x/ W, J4 ~1 q; @/ y
    2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用MATLAB 作为工具。
    1 m3 n$ i. X# g7 Q$ Q2 q% q/ X% V) d' i
    ' ]9 v# \  S* x7 M3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo 软件求解。
    $ |6 g0 \' }* [* R7 M( ?8 E' _
    9 x' h7 D7 X8 Z! Q, D4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。
    ) \; o9 ~) L3 K0 z9 X/ o, }1 m& ?( v; d1 a' `; b8 t; s/ \0 I
    5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法,竞赛中很多场合会用到。( _& @! B3 K6 u' s
    - N- `1 v" F* L' E
    6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。
    4 T$ m6 V0 s& ^  j2 t
    $ x+ `% y! F! `( X/ c7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。
    , A$ s) D- K+ y5 M; p. X& P+ S5 ]6 B8 P% k+ i" N0 \% R( x
    8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
    ' x2 j7 c& x" e- o2 V' [3 {) c6 o) Y7 l3 v
    9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。5 v: ~+ l3 e8 \9 c+ x# [* d
    . w) e+ Q: l2 H9 x
    10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用MATLAB 进行处理。
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    我们不可能自己创建一个新的模型,除非你是很有天赋和能力,不然只能套用模型
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